加入我们的专业课程，系统学习基于Python开展数据科学与机器学习实战开发。依托真实商业项目实操训练，你能够独立搭建回归分析与预测模型，全程由行业顶尖Python专业讲师一对一指导授课！
您将会学到
- 掌握依托Python实现回归分析的机器学习底层基础
- 针对模型特征、目标变量以及二者关联关系完成探索性数据分析
- 借助Statsmodels、Scikit-Learn工具搭建并解读一元、多元线性回归模型
- 运用假设检验、残差分布图、平均误差指标等多维度工具完成模型性能评估
- 精准定位并修正线性回归模型违背基础假设的各类问题
- 通过数据划分、样本验证、交叉验证、模型打分完成模型调参与效果测试
- 运用正则化回归算法优化模型，提升测试集预测精度与综合性能
- 掌握时间序列分析手段，识别数据趋势、季节波动规律，完成数据分解与远期数值预测
学习前置要求
- 强烈建议先修读本平台的数据准备与探索性数据分析配套课程
- 课程配套工具Jupyter Notebooks可免费下载，全程提供完整安装操作指导
- 具备Python、Pandas基础操作能力会更易上手，无相关基础也可从零入门
课程详细介绍
本课程以实战项目为核心驱动，全方位带你吃透Python回归分析与数值预测核心知识体系。
课程开篇会完整复盘Python数据科学标准工作流，拆解回归分析的核心目标与分类，梳理贯穿全程的标准化回归建模完整流程。
你将实操完成探索性数据分析（EDA），自主拟合一元、多元线性回归模型，熟练运用假设检验、残差图、各类误差指标解读、评判模型效果；同步梳理线性回归四大基础假设，掌握问题诊断与修正方案。
课程中段重点讲解模型泛化能力优化方案，包含数据集拆分、参数调优、多模型对比筛选等验证流程；同时学习特征工程优化技巧与正则化回归算法，进一步拉高模型预测准确率。
全程模拟Maven咨询集团初级数据科学家真实工作场景，团队核心业务为客户定制定价策略。你将运用课程所学Python技术挖掘企业业务数据，搭建专业回归模型，精准预测产品定价，定位影响价格波动的关键变量。
课程收尾补充时间序列全套分析与预测技术，教你挖掘时序数据趋势、季节性特征，完成数据分层分解，搭建模型预测未来业务指标。
完整课程大纲
Python 数据科学入门
讲解数据科学、机器学习行业概况，梳理必备前置技能，拆解数据科学全流程各环节操作要点
回归入门
复盘回归分析基础理论，覆盖专业术语、回归模型分类、核心业务目标，标准化回归建模操作流程
建模前的数据准备与探索性数据分析
讲解建模前标准化数据清洗、探索分析全流程，掌握目标变量、特征变量关联性挖掘核心方法
简单线性回归
使用Python搭建一元线性回归模型，学习模型质量评判标准、配套统计检验解读方法
多元线性回归
基于Python搭建多元线性回归模型，评判模型拟合效果、筛选有效变量，依托误差指标横向对比不同模型
模型假设
梳理线性回归模型成立必备假设条件，保障模型预测结果、变量解释具备统计学有效性
模型测试与验证
通过数据集分割、训练集调参、最优模型筛选、测试集打分完整流程，全方位检验模型泛化性能
特征工程
适配回归模型的特征优化实操技巧，包含虚拟变量构建、交互特征、数据分箱等实用方法
正则化回归
讲解岭回归、套索回归、弹性网回归等正则化替代线性回归算法，解决过拟合问题
时间序列分析
时序数据探索分析实操，结合线性回归、Facebook Prophet工具完成时序数据预测建模
课程配套学习资源
准备好开启数据科学学习之路了吗？即刻报名，即可永久无限制解锁全套配套学习资料：
- 8.5小时高清专业教学视频
- 14套课后实战作业
- 10次阶段性知识测验
- 3套完整商业实战项目
- 《Python数据科学：回归与预测》配套电子书（超230页专业内容）
本课程专为商务智能从业者、有志转型数据科学的学习者打造，零基础带你吃透Python回归建模与数值预测核心技术。
祝你学有所成，顺利掌握数据预测核心技能！
—克里斯·布鲁赫（资深数据科学专家、Maven Analytics首席Python授课讲师）
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学员真实好评
看看本课程为何在Udemy平台收获满分高分评价：
“这是我学习过最优质的课程之一。我系统学习过多门编程语言、Excel、VBA以及网页开发课程，Maven Analytics的课程质量稳居前列！”
“这是我学习的第四门Maven Analytics课程，第四次给出五星满分好评，足以证明课程含金量。如果能更早接触这套课程，我的数据学习之路会少走很多弯路！”
“Maven Analytics完全可以作为Udemy平台所有线上课程的行业标杆！”
课程适配人群
- 想要转型数据科学家的数据分析师、BI商务智能从业者
- 掌握Python基础，希望落地回归建模实战的开发人员
- 希望学习全球主流开源编程语言Python的所有零基础爱好者